単語のベクトル表現Word2Vecとは単語をベクトルで表現することで単語の意味をとらえる手法。単語をベクトルで表現することにより単語同士の意味の近さを計算したり、単語同士の意味を足したり引いたりするといったことができるようになります。王女Word2Vecでは文中の各単語はその周辺に現れる単語と何らかの関係があるという考えをもとにある単語の周辺にはどのような単語が現れるかということを予測することで単語ベクトルを間接的に計算するそうです。詳しい内容に関しては次のサイトの説明がわかりやすかったので載せておきます。http://www.randpy.tokyo/entry/word2vec_skip_gram_modelhttps://qiita.com/Hironsan/items/11b388575a058dc8a46a準備Word2VecはPythonでgensimというライブラリを使うことで簡単に使うことができるらしいので以下のものをインストールしました。version)Python本体とよく使われるライブラリをまとめたPythonのパッケージ。インストーラーをダウンロードしてきて、実行するだけでPythonを利用する環境ができるので便利。・gensimAnacondaで用意したPython環境に追加でインストール。・janomeこれもAnacondaで用意したPython環境に追加でインストール。これは文を分かち書き(単語で区切る)するためのライブラリでWord2Vecを行うのに必要。次のような文があった時"私はモスのハンバーガーが好きです。"これをjanomeを使って分かち書きして出力すると次のような結果が得られます。tokenizer.tokenize("私はモスのハンバーガーが好きです。助動詞,*,*,*,特殊・デス,基本形,です,デス,デス。記号,句点,*,*,*,*,。